Ziva VFX explorando el aprendizaje automático. El aprendizaje automatizado a la hora de crear personajes CG está utilizando las técnicas de aprendizaje. A la hora de crear criaturas o dobles digitales nos encontramos con el desarrollo de software relativamente nuevo; y aunque prometedor y avanzando a pasos agigantados todavía no está al alcance de todos. Por lo que varias empresas han estado sumergiendo sus dedos en en el tema.
Ziva Dynamics ofrece software de simulación basado en la física llamado Ziva VFX, ha estado explorando el aprendizaje automático. Particularmente en relación con su tecnología de Solver en tiempo real.
Esta tecnología, permite convertir simulaciones offline de alta calidad, elaboradas por directores técnicos usando Ziva VFX, en personajes en tiempo real. Ziva ha implementado esta tecnología en algunas demostraciones públicas. Participado en prototipos confidenciales con varias empresas punteras en diferentes sectores para explorar casos de uso y estrategias futuras de productos.
Algoritmos de aprendizaje automático en Ziva FX
Los algoritmos de aprendizaje automático permiten a los artistas plantear interactivamente personajes Ziva de alta calidad en tiempo real. Los renders producidos a partir de simulaciones offline se combinan con datos de animación representativos a través de un proceso de aprendizaje automático.
A partir de eso, los solucionadores se aproximan rápidamente a la dinámica natural del personaje para posiciones completamente nuevas. Esto da como resultado un activo de personajes rápido e interactivo que logra formas realmente consistentes, todo en un archivo relativamente pequeño.
Allegorithmic hace que el conjunto Substance de texturizado 3D y herramientas de creación de materiales. También ha estado explorando el campo de la IA para combinar varios procesos relacionados con el material; como el reconocimiento de imágenes y la extracción de color, en una sola herramienta, llamada Project Substance Alchemist.
Ziva VFX explora la inteligencia artificial
Las capacidades de IA (inteligencia artificial) de Project Substance Alchemist son, en particular, alimentadas por GPU Nvidia. Nvidia en sí está en el centro de una gran cantidad de investigación de aprendizaje automático relacionada con gráficos informáticos.
Por un lado del software Project Substance Alchemist, el deleite que fue creado para ayudar a los artistas a eliminar las sombras bakeadas de un color base o fotografía de referencia una red neuronal fue creada a partir de la biblioteca de materiales de Substance para entrenar el sistema.
Los artistas necesitan que sus imágenes estén libres de tales sombras con el fin de obtener un control absoluto sobre el material. El deleite impulsado por IA detecta las sombras, las elimina y reconstruye lo que hay bajo las sombras.
En el espacio de captura de movimiento, varias empresas están empleando técnicas de aprendizaje automático para ayudar a hacer el proceso más eficiente. Deep Motion, por ejemplo, utiliza AI de varias maneras, para volver a segmentar y después del proceso de los datos de captura de movimiento, para simular la deformación del cuerpo blando en tiempo real. Logrando una estimación de postura 2D y 3D, entrenar personajes físicos para sintetizar movimiento dinámico en una simulación; y para unir múltiples movimientos para una transición y mezcla sin fisuras.
Soluciones para los problemas en procesos VFX
Estas aplicaciones de AI resuelven una variedad de problemas para acelerar los procesos de VFX; permitir la creación de personajes verdaderamente interactivos y expandir las canalizaciones para datos de animación y simulación, dice Kevin He, fundador de Deep Motion.
El aprendizaje automático se ha utilizado durante años para crear efectos interesantes en la animación basada en la física y las artes de los medios de comunicación. Pero estamos viendo una nueva ola de aplicaciones a medida que los cálculos se vuelven más eficientes y los enfoques novedosos; como el aprendizaje de refuerzo profundo, crean modelos más escalables.
Mientras tanto, la compañía Radical también está utilizando AI en la captura de movimiento y en particular; desafiando el enfoque habitual basado en hardware para capturar. Específicamente utilizan la entrada de cámaras de video 2D convencionales para producir animaciones 3D que requieren poca o ninguna limpieza, codificación, inversión o preparación.
Para hacer eso no confían en las detecciones basadas en hardware de toneladas de pequeños puntos de datos que se agregan en sumas de datos más grandes que después de una limpieza intensiva. Se asemejan colectivamente a la actividad humana. Más bien, ofrecen reconstrucciones de movimiento humano basadas en el aprendizaje y basadas en software en el espacio 3D.
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